The Simplex algorithm for solving linear programs-one of Computing in Science & Engineering's top 10 most influential algorithms of the 20th century-is an important topic in many algorithms courses. While the Simplex algorithm relies on intuitive geometric ideas, the computationally-involved mechanics of the algorithm can obfuscate a geometric understanding. In this paper, we present gilp, an easy-to-use Simplex algorithm visualization tool designed to explicitly connect the mechanical steps of the algorithm with their geometric interpretation. We provide an extensive library with example visualizations, and our tool allows an instructor to quickly produce custom interactive HTML files for students to experiment with the algorithm (without requiring students to install anything!). The tool can also be used for interactive assignments in Jupyter notebooks, and has been incorporated into a forthcoming Data Science and Decision Making interactive textbook. In this paper, we first describe how the tool fits into the existing literature on algorithm visualizations: how it was designed to facilitate student engagement and instructor adoption, and how it substantially extends existing algorithm visualization tools for Simplex. We then describe the development and usage of the tool, and report feedback from its use in a course with roughly 100 students. Student feedback was overwhelmingly positive, with students finding the tool easy to use: it effectively helped them link the algebraic and geometrical views of the Simplex algorithm and understand its nuances. Finally, gilp is open-source, includes an extension to visualizing linear programming-based branch and bound, and is readily amenable to further extensions.


翻译:解决线性程序之一的简单化算法 — — 科学与工程的计算系统十大最有影响力的20世纪最强的算法 — — 在许多算法课程中,这是一个重要话题。虽然简单化算法依赖直观几何想法,但算法的计算参与机制可以混淆几何理解。在本文中,我们提出Gilp,这是一个容易使用的简单化算法可视化工具,旨在明确将算法的机械步骤与其几何判读联系起来。我们提供了一个庞大的图书馆,提供了实例直观化,我们的工具允许教员迅速为学生制作定制的互动式 HTML 文档,以进行算法实验(不要求学生安装任何东西 ) 。这个工具也可以用于Jupyter笔记的交互式任务,并已被纳入即将出版的数据科学和决策互动教科书。在这个文件中,我们首先描述该工具如何适应关于算法可视化的现有文献:它的设计如何促进学生的公开参与和教师的采用,以及它如何大幅度扩展现有的可视化工具。 我们然后描述其直径的发展和使用直径性 HTM工具与直径直径直径直径的链接。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM TOMM Call for Papers
CCF多媒体专委会
2+阅读 · 2022年3月23日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium4
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月10日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Plenary Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月1日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员